边缘运算概述
它将数据存储和处理带到靠近数据生成或收集的地方，而不是位于数千英里的服务器上。 它将通过保持灵活性在边缘无缝、可靠地布署服务。 它比云端运算更安全，因为不需要传输数据； 因此，在将数据从边缘移动到云端时，无需担心数据丢失。 因此，它提供了更快的洞察力和业务优势，缩短了响应时间，并改进了整体服务。
边缘运算有哪些应用？
制造业中的边缘运算
制造中的边缘人工智能，提供快速响应时间来处理现场事故，并防止它们在第一阶段发生。
基于状态的监控：制造过程中机器生成的数据，可以帮助制造商追踪数据模式，使他们的决策更加精确和有价值，但他们面临的主要问题是访问数据。机器正在生成大量原始数据，使中央服务器过载。它有助于清理边缘的数据，并仅将所需的数据传输到云端。因此，它减轻了云端运算的负担，并可以快速移动唯一有价值的数据。远端监控其资产状况，有助于制造商产生新的收入来源，例如根据服务状况的维护服务，允许客户仅为正常运行时间支付服务费用。
预测性维护：预测性维护是在故障发生之前，提前预测故障的过程，以便可以在潜在故障发生之前进行维护。实现这一目标面临许多挑战，因为将来自营运技术的见解，整合到 IT 系统中存在挑战。它可以在更靠近生成数据的设备的边缘处处理数据，从而避免将数据传输到云端的成本并提高数据可访问性。
它为各个行业的智能物联网应用提供价值。它为企业提供了高安全性、生产力和改进的性能。
银行业和金融业的边缘运算
它使得以高速和大规模处理分布式运算成为可能。它在银行和金融领域的一些应用是：
ATM 安全性：Edge AI 可用于提高 ATM 的安全性，例如透过在 ATM 上整合图像辨识，可以在边缘分析影像馈送。无需人工干预。也不需要先将数据传输到云端。如果 ATM 无论如何都回火，它会在发生任何事故之前尽快自动关闭。然后，它会提醒银行，以便他们可以透过联系执法部门采取行动。
数据隐私：在使用云端运算将数据传输到中心位置时，必须遵守隐私和安全准则，以减少窃取数据的机会。但是，数据丢失的可能性始终存在。它使这项任务更容易。它使银行和金融机构能够跨本地分支机构布署应用，并减少对云端运算的需求，以及数据丢失的机会。
零售业的边缘运算
在零售中实施它可以延长商店的使用寿命。它增强和改进了零售业务和服务。
大数据和分析：它允许在边缘进行数据收集和分析，从而在数据生成本身的源头实现实时数据处理和分析。因此，零售商可以轻松轻松地使用大数据和人工智能创新技术。它在他们的场景提供洞察力，帮助他们提高最高的营运效率水平。
库存管理：为零售客户提供良好的用户体验，需要提供安全高效的库存管理服务。为了提供更好的服务，必须在客户需要时提供产品，了解客户的需求和可用性。使用店内智慧影像图像辨识，人工智能可以追踪库存系统，并据此采取行动。例如，如果有积压的商品，那么可以为购物者提供限时抢购。它也可以在低网络可用性的情况下继续运行。
汽车行业的边缘运算
汽车使用 EdgeAI 显示出一些有希望的结果。一个简化的例子是自动驾驶汽车。所有的决定都是在幕后做出的。从车速到碰撞机会、操纵方向盘、分析发动机健康状况，以及传达电池健康状况。
驾驶员辅助：人工智能可以辨识危险情况。它可以提醒驾驶员或对车辆进行紧急控制，以防止发生事故。盲点监控、紧急制动、交叉路口检测器和驾驶员辅助转向，可以帮助避免事故并挽救生命。
预测性维护：联网车辆不仅可以通过检查发动机灯、机油灯和低电量指示灯发出警报。人工智能监控数百个传感器，可以在问题影响车辆运行之前检测到问题。 AI 可以透过每秒监控数千个数据点，在故障发生之前发现待处理的组件故障，
驾驶员监控
驾驶员辨识：使用物联网传感器，可以检测驾驶员是否在车内。
驾驶员辨识：先进的人工智能脸部辨识算法，有助于检测驾驶车辆的驾驶员。根据个人喜好，系统可以自动调节座椅、后视镜和温度。
驾驶员监测：通过监测眼睛注视、睁眼和头部位置，人工智能检测分心驾驶，并提醒汽车驾驶员注意道路。
医疗行业的边缘运算
它带来了更高的效率、准确性和患者输出，并改善了医疗保健行业的运作方式。
健康与安全：假设一个人乘坐救护车从家到医院，情况危急。在这种情况下，将患者数据传输到云端非常困难。在这里，边缘人工智能和运算可，以帮助现场处理和分析数据，并采取建议的行动。
农业领域的边缘运算
一些农场位于没有高速网络和充足资源的地方。它可用于拥有智慧和现代农业，可以在边缘处理生成的数据，并帮助农民做出决策。
土壤质量：透过检查农场位置和土壤颜色，使用行动设备检查土壤水分。
Milch Animals' Health：它使用温度、心率等传感器数据，追踪牲畜的健康状况，并提供有关健康状况的见解。
作物健康分析：预测计算引擎，如无人机，可用于根据叶子的颜色和毛孔检查叶子的健康状况，无论是否受到昆虫、害虫或囓齿动物的攻击。
检查叶子的健康状况：无人机可用于根据叶子的颜色和毛孔检查叶子的健康状况，无论是否受到昆虫、害虫或囓齿动物的攻击。
结论
边缘运算是技术领域的热门关键词，随着物联网的兴起，和此类设备产生的数据突然过剩而受到关注。 它使我们能够将工作负载分配给各种机器，而不是依靠单个系统，来处理来自众多设备的永无止境的流量。
